처음에 시뮬레이션된 시스템의 이미지(복잡한 시스템: 비행기, 자동차)를 어느 정도 확실하게 나타내면 즉시 공간을 표시하고(예: 데카르트 시스템으로) 시스템을 모델링하는 것이 더 편리합니다. 전체 수학적 장치를 사용합니다. "위로부터의 디자인" 접근 방식 .
시스템에 대한 완전한 이해가 없다면(그들은 숲, 늪 또는 외환에 접근했습니다 :) 나는 나 자신에게 말하고 있습니다), 그들은 이미 취한 단계와 다소 좁은 개요에 의존할 수밖에 없습니다. 이것은 차이(반복) 미적분에 더 가깝습니다. 상향식 연구 접근 방식. 알고리즘을 사용하면 여러 단계를 기반으로 하여 "최상위에서 설계" 접근 방식의 관점에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있습니다.
이 비유에서 신경망은 탐색하고 경로 및 전체 그림을 제공하는 프로브인 드론이 있는 시스템입니다. 연구 과정 에서 그녀는 관찰된 것과 선택의 중요성에 대해 프로그래밍된 많은 결정을 내릴 것입니다 . 개인적으로, 나는 항상 다른 사람들의 결정에 의존할 준비가 되어 있지 않습니다. :))))))
그가 어떻게 대답할 수 있었을까? )) 우리는 다시 philo_Sofia에서 한 발짝 떨어져 있습니다. 나는 거기에 가고 싶지 않아. ))
RU의 장점은 무엇입니까?
저는 이점을 전혀 주장하지 않습니다.
제 생각에는:
처음에 시뮬레이션된 시스템의 이미지(복잡한 시스템: 비행기, 자동차)를 어느 정도 확실하게 나타내면 즉시 공간을 표시하고(예: 데카르트 시스템으로) 시스템을 모델링하는 것이 더 편리합니다. 전체 수학적 장치를 사용합니다. "위로부터의 디자인" 접근 방식 .
시스템에 대한 완전한 이해가 없다면(그들은 숲, 늪 또는 외환에 접근했습니다 :) 나는 나 자신에게 말하고 있습니다), 그들은 이미 취한 단계와 다소 좁은 개요에 의존할 수밖에 없습니다. 이것은 차이(반복) 미적분에 더 가깝습니다. 상향식 연구 접근 방식. 알고리즘을 사용하면 여러 단계를 기반으로 하여 "최상위에서 설계" 접근 방식의 관점에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있습니다.
이 비유에서 신경망은 탐색하고 경로 및 전체 그림을 제공하는 프로브인 드론이 있는 시스템입니다. 연구 과정 에서 그녀는 관찰된 것과 선택의 중요성에 대해 프로그래밍된 많은 결정을 내릴 것입니다 . 개인적으로, 나는 항상 다른 사람들의 결정에 의존할 준비가 되어 있지 않습니다. :))))))
그가 어떻게 대답할 수 있었을까? )) 우리는 다시 philo_Sofia에서 한 발짝 떨어져 있습니다. 나는 거기에 가고 싶지 않아. ))
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
차이 미적분, 예.
알렉세이 판필로프 , 2018.01.10 16:51
나는 철학 없이 이 스레드에서 제안합니다. 수학, 프로그래밍, 테스트, 최적화만 합시다.
SMA의 SMA는 내 생각에 "눈썹이 아니라 눈"이며 푸리에에 관한 것입니다. 어쩌면 우리는 더 많은 것을 얻을 것입니다.
P/S 02/01/2018 차이가 있다고 생각합니다 . 이 라인에서 Banzai.mq4 표시기를 반복해 보십시오.
SMA는 본질적으로 매우 작은 톱에 불과하므로 두 번째 차이를 취할 때 지표의 톱니 선을 가정합니다.
물론 이후의 차이점도 새로운 정보로 간주될 수 있습니다.
사실, 이미 첫 번째 차이점에서 우리가 구성을 그리는 대수 라인이 완전히 명확하지 않습니다. 그리고 "어깨"가 증가하면 모든 것이 혼란스러워집니다. ))))
예를 들어, 새로운 정보로서 가격 인상을 위한 또 다른 사용 사례가 있습니다. 그 안에서 증분은 명시적으로 차이로 읽혀집니다.
1*Y1 -1*Y2-2*Y2 +3*Y3-1*Y4 =0
1*Y1 -1*Y2-3*Y2 +6*Y3-4*Y4 + 1*Y5 =0
1*Y1 -1*Y2-4*Y2 +10*Y3-10*Y4 + 5*Y5 -1*Y6=0
1*Y1 -1*Y2-5*Y2 +15*Y3-20*Y4 + 15*Y5 -6*Y6 + 1*Y7=0
1*Y1 -1*Y2-6*Y2 +21*Y3-35*Y4 + 35*Y5 -21*Y6 + 7*Y7 -1*Y8=0
2*Y2 =1*Y1 -1*Y2 +3*Y3-1*Y4
3*Y2 =1*Y1 -1*Y2 +6*Y3-4*Y4 + 1*Y5
4*Y2 =1*Y1 -1*Y2 +10*Y3-10*Y4 + 5*Y5 -1*Y6
5*Y2 =1*Y1 -1*Y2 +15*Y3-20*Y4 + 15*Y5 -6*Y6 + 1*Y7
6*Y2 =1*Y1 -1*Y2 +21*Y3-35*Y4 + 35*Y5 -21*Y6 + 7*Y7 -1*Y8
말하자면, 우리는 첫 번째 차이(가격 증분)에 대한 4차 다항식을 희생하여 5차로 차수(포인트 수 측면에서)를 증가시켰습니다.
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
차이 미적분, 예.
막심 드미트리예프 스키 , 2018.01.31 05:37
거기에서 행렬은 단순히 이미 퇴화합니다. :) 이러한 경우 정규화가 적용 되고 차수가 감소합니다.거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
차이 미적분, 예.
알렉세이 판필로프 , 2018.01.10 18:34
나는 우리가 전문가와 최적화에 도달할 것이라고 생각합니다.
최적화를 위해 메시지 51 의 표시기에 외삽 암을 변경할 수 있는 기능을 추가해 보겠습니다. 3차 다항식에 의한 외삽.
지표의 기능을 보기 위해 잘 알려진 사내 이동 평균 .mq4 Expert Advisor를 사용해 보겠습니다.
두 곡선의 교차점을 유일한 신호로 사용합니다. 변경해 보겠습니다.
EURUSD, M15, 2포인트의 동일한 스프레드 사용 가능:
죄송하지만 코드를 넣을 수 없습니다
죄송하지만 코드를 넣을 수 없습니다
EURUSD, М15, 2포인트의 동일한 스프레드를 사용할 수 있습니다.
죄송하지만 코드를 넣을 수 없습니다
" 네 자리 "에서?